9、深度学习在生物信息学中的应用

深度学习在生物信息学中的应用

在生物信息学领域，深度学习正发挥着越来越重要的作用，为解决各种复杂的生物学问题提供了强大的工具。以下将介绍一系列基于深度学习算法开发的用于宏基因组分析、变异检测、SNP效应预测、基因表达分析、转录因子/增强子识别以及RNA - 蛋白质相互作用预测等方面的工具和方法。

1. 宏基因组分析工具

• DeepARG ：随着抗生素耐药性的增加，准确识别抗生素耐药基因（ARGs）及其相关热点和关键途径至关重要。传统的基于数据库相似性搜索的方法会产生大量假阴性结果。而DeepARG采用深度学习方法，考虑了使用所有已知ARGs类别和参数创建的差异矩阵。对30多种抗生素耐药类别进行评估，结果显示DeepARG模型在预测ARGs时具有高精度（>0.97）和高召回率（>0.90）。
• NanoARG ：抗生素的间接和直接压力、水平基因转移和共选择剂是抗生素耐药性进化和传播的主要原因。现有的工具在识别ARGs时，信息局限于移动遗传元件（MGEs）和共选择压力，且大多考虑短读长数据。NanoARG利用纳米孔测序技术产生的长读长数据，不仅能识别ARGs，还能识别其附近的基因、移动遗传元件和其他共选择剂。可通过 此链接 免费访问。
• DeepBGC ：天然产物是小分子药物候选物的丰富来源，由生物合成基因簇（BGCs）合成。与现有的机器学习工具相比，DeepBGC深度学习策略降低了BGC识别的假阳性